Quando a inteligência artificial dava os primeiros passos, um dos principais receios era que a tecnologia substituísse as pessoas. Agora, com sua presença consolidada no mercado, a preocupação vai além: a de que a ferramenta também esteja dificultando a entrada de novos profissionais no mercado de trabalho.
A IA reformulou como as empresas contratam. Um estudo realizado pelo Pandapé em parceria com a Adecco aponta que 70% das empresas brasileiras utilizam ferramentas de triagem por inteligência artificial para classificar e ordenar candidatos a vagas de emprego, tendência que se intensificou ao longo de 2025. Embora o uso de algoritmos torne os processos seletivos mais ágeis para os recrutadores, a dependência dessas ferramentas pode acabar dificultando quem busca uma oportunidade.
Ao transferir as etapas iniciais de recrutamento para algoritmos, empresas passam a adotar filtros que tendem a padronizar trajetórias profissionais, experiências e até comportamentos. Na prática, isso cria um funil que privilegia perfis semelhantes e reduz as chances de candidatos que fogem dos padrões estabelecidos. Como consequência, a automatização dos processos seletivos pode gerar efeitos colaterais que limitam perfis dentro das empresas.
IA pode reforçar desigualdades nos processos seletivos de currículos
Um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Stanford University, que analisou mais de 4 milhões de candidaturas avaliadas por uma única ferramenta de recrutamento baseada em inteligência artificial, identificou padrões que acendem um alerta sobre a forma como esses sistemas descartam candidatos. Os resultados indicam que a tecnologia pode estar prejudicando determinados grupos durante as etapas iniciais de seleção.
Segundo o levantamento, 26% dos candidatos negros e 15% dos candidatos asiáticos se candidataram a vagas em que o sistema de IA apresentou indícios de discriminação contra seus respectivos grupos. Nesses casos, o algoritmo atribuía avaliações inferiores ao mínimo esperado pelos critérios de igualdade adotados nas diretrizes trabalhistas dos Estados Unidos.
Os dados mostram que, se candidatos negros e asiáticos tivessem sido recomendados pelo sistema na mesma proporção observada para o grupo mais favorecido (normalmente candidatos brancas), cerca de 40 mil candidaturas adicionais desses grupos teriam avançado para as próximas fases dos processos seletivos.
A pesquisa também revelou que a forma de medir o chamado impacto adverso pode alterar significativamente a percepção sobre a existência de discriminação. Quando todas as recomendações feitas pela ferramenta foram analisadas em conjunto, como se fossem parte de um único grande processo seletivo, não foram identificados sinais claros de impacto adverso. No entanto, ao avaliar cada vaga, de forma individual (metodologia normalmente utilizada em auditorias de contratação), os pesquisadores encontraram indícios de discriminação em diversas posições.
Em alguns casos, a ferramenta recomendava com frequência candidatos negros para funções operacionais, mas raramente os indicava para cargos administrativos.
Quando os resultados de diferentes vagas são agrupados em uma única média, essas diferenças acabam sendo diluídas e podem transmitir a falsa impressão de que não existe discriminação. Na prática, porém, a análise detalhada mostra que o problema pode estar presente em vagas específicas, mesmo que desapareça nos números gerais.
IA fecha mais de uma porta ao mesmo tempo
Outro ponto analisado pelos pesquisadores foi o comportamento do sistema diante de candidatos que se inscrevem para várias vagas utilizando a mesma plataforma de recrutamento. O estudo apontou que, quanto maior o número de candidaturas, maiores podem ser as chances de rejeição. Entre os candidatos que se inscreveram para quatro vagas diferentes, por exemplo, 10% foram recusados em todas elas.
Portanto, um candidato rejeitado pelo modelo pode acabar encontrando dificuldades em diversas outras oportunidades, reduzindo as suas chances de ingresso no mercado de trabalho.
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